GPT-4.1 ของ OpenAI อ้างว่าปฏิบัติตามคำแนะนำได้ดี แต่การประเมินอิสระบ่งชี้ว่าอาจมีความน่าเชื่อถือน้อยกว่ารุ่นก่อน กระตุ้นให้เกิดคำถามเกี่ยวกับการพัฒนา AI และการแลกเปลี่ยนระหว่างพลังงานดิบและความสอดคล้องทางจริยธรรม
GPT-4.1 ของ OpenAI มีประสิทธิภาพด้อยกว่ารุ่นก่อนหน้าหรือไม่? การทดสอบอิสระชี้ให้เห็นถึงความไม่สอดคล้องและพฤติกรรมที่เป็นอันตรายที่อาจเกิดขึ้น
AI ขนาดเล็กกำลังได้รับความนิยมในองค์กร ลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มประสิทธิภาพ เหนือกว่า LLM อเนกประสงค์ เน้นงานเฉพาะ ปรับแต่งข้อมูลได้ดีกว่า
C2S-Scale เปลี่ยนข้อมูล RNA ของเซลล์เดียวให้เป็นภาษาที่เข้าใจได้ ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลชีวภาพได้ง่ายขึ้น และประยุกต์ใช้โมเดลภาษาธรรมชาติได้
เรียนรู้วิธีการรัน Large Language Models (LLMs) เช่น DeepSeek บน Mac ของคุณโดยตรง เพื่อความเป็นส่วนตัว ประสิทธิภาพ และการควบคุมที่ดีกว่าเดิม
สำรวจการปรับ LLMs เช่น Llama, Mistral สำหรับโดเมนเฉพาะทางวิทยาศาสตร์ ด้วยการ Fine-tuning (CPT, SFT, DPO, ORPO) และการรวมโมเดล (SLERP) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถใหม่ที่เหนือกว่าโมเดลทั่วไป
นักวิจัยค้นพบวิธีใช้ฟีเจอร์ fine-tuning ของ Gemini เพื่อสร้างการโจมตีแบบ prompt injection ที่มีประสิทธิภาพสูงโดยอัตโนมัติ โดยใช้เครื่องมือของ Gemini เองในการสร้างช่องโหว่ ทำให้การโจมตีแบบ black box ง่ายขึ้นและมีค่าใช้จ่ายต่ำ
Mistral AI จากปารีส เปิดตัว Mistral Small 3.1 โมเดล AI แบบ open-source ท้าทายยักษ์ใหญ่ด้วยประสิทธิภาพสูงและความเปิดกว้าง อ้างว่าเหนือกว่า Gemma 3 และ GPT-4o Mini ในระดับเดียวกัน
การปรับแต่งละเอียด (Fine-tuning) โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เป็นทางเลือกที่น่าสนใจนอกเหนือจาก RAG โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับโค้ดเบสหรือเอกสารภายในองค์กร บทความนี้จะสำรวจข้อดีข้อเสีย และกรณีการใช้งานจริง
Gemma 3 1B ของ Google เป็นโซลูชันขนาดเล็ก (529MB) สำหรับ AI บนอุปกรณ์ ทำให้แอปมือถือและเว็บมีการตอบสนองที่ดี ทำงานแบบออฟไลน์ได้ และรักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
